Intelligenza artificiale
Meta Superintelligence Labs ha presentato la serie Muse Wonder: Muse Wonder e Muse Wonder Full. Secondo il post sul blog di ricerca di Meta sono i modelli più capaci dell’azienda, con risultati che Meta definisce allo stato dell’arte nei compiti di agenti personali e professionali. Muse Wonder si può usare tramite Meta Model API e Muse Code; Muse Wonder Full è disponibile solo per gli abbonati a Muse Code.
Dove si usa ciascun modello e quanto costa
Stando alla pagina dei modelli di Meta, entrambi i modelli hanno una finestra di contesto da 1 milione di token. Muse Wonder è nell’API (sono citati anche OpenRouter e client compatibili con l’SDK di OpenAI) e dentro Muse Code. Muse Wonder Full si ottiene soltanto con l’abbonamento a Muse Code.
| Voce | Muse Wonder | Muse Wonder Full |
|---|---|---|
| Accesso | Meta Model API e Muse Code | Solo abbonamento Muse Code (piani Power Usage e Maximum Usage) |
| Input per milione di token | 4 dollari | Non indicato |
| Input in cache per milione di token | 0,20 dollari | Non indicato |
| Output per milione di token | 20 dollari | Non indicato |
I piani di Muse Code che includono Wonder Full costano 50 dollari al mese (Power Usage, con 20 volte l’utilizzo del piano Everyday Usage) e 200 dollari al mese (Maximum Usage, con 80 volte). Prezzi in euro e disponibilità per l’Italia non sono stati comunicati.
Cosa arriverà nelle app Muse
Meta scrive che Muse Wonder alimenterà a breve anche le esperienze dentro Muse, con un rilascio che parte dagli abbonati. Servirà inoltre per la generazione di artefatti e per i processi che richiedono più intelligenza. In prospettiva sarà usato per sviluppare modelli specializzati destinati a tutti gli utenti di Muse.
I modelli sono stati addestrati nel data center Prometheus, che l’azienda descrive come di scala gigawatt. Il lavoro si basa su pretraining e reinforcement learning e prosegue quello fatto con Muse Spark.
Le capacità che Meta mette in primo piano
- Active Memory: portare il contesto importante sull’utente da una conversazione all’altra e recuperare i dettagli utili al compito in corso.
- Active Focus: insistere su un obiettivo difficile provando approcci alternativi, superando gli ostacoli e adattandosi alle nuove informazioni. Il modello chiede chiarimenti quando serve e conferma prima di azioni importanti. Meta lo valuta con FocusBench e, per l’esecuzione prolungata, con SWE-Marathon, che mette alla prova il lavoro su progetti software di lunga durata.
- Competenza di dominio: le valutazioni includono compiti di diritto, finanza e salute, tra cui Harvey’s Legal Agent Benchmark (LAB), in cui il modello lavora su documenti sorgente e istruzioni dettagliate per produrre documenti legali.
- Coding: Meta dichiara prestazioni di frontiera, da piccole applicazioni a software complessi. Entrambi i modelli sono stati addestrati su compiti lunghi e variegati, per mantenere i progressi lungo i cicli di test e revisione.
- Agenti e uso del computer: la pagina dei modelli parla di agenti che lavorano per ore, pianificano, delegano a sub-agenti, chiamano strumenti in parallelo e si riprendono dagli errori, e di agenti che vedono e usano browser, desktop e app mobile.
Meta sostiene che la serie ottenga risultati allo stato dell’arte nei benchmark chiave per agenti, memoria e coding. Il confronto con altri modelli di frontiera sta in un grafico e in un report di valutazione; il testo del post non riporta punteggi. Sulla pagina dei modelli Meta afferma che Wonder Full guida i test DeepSWE e SWE-Marathon in esecuzioni indipendenti di terzi.
Il test sui compiti non familiari
Meta mette a confronto Muse Spark 1.3 e Muse Wonder Full su compiti non mirati durante il post-training. A parità di prestazioni sui compiti su cui il modello è stato addestrato, Wonder Full va meglio sui compiti non familiari di quanto prevederebbe la tendenza di Spark 1.3. L’azienda attribuisce il risultato a modelli base più grandi e più forti.
Contributor mode: cosa succede ai dati in Muse Code
Come spiega la pagina di aiuto di Meta, gli abbonamenti a Muse Code usano di default la modalità Contributor. In cambio di più utilizzo del piano, Meta può usare prompt, codice, file, contesto e risposte per addestrare i suoi modelli futuri. La modalità si disattiva in qualsiasi momento da /settings in Muse Code, e cambia la quota d’uso, non il piano. Non è disponibile per gli account con Zero Data Retention.
Meta avverte di non inviare informazioni personali, riservate o sensibili ai servizi scontati: per questi casi indica i servizi Standard.
Sicurezza: cosa dichiara Meta e il rapporto in arrivo
Per Meta, Muse Wonder offre le protezioni più forti finora contro l’uso improprio in ambito CBRN (chimico, biologico, radiologico e nucleare) e cyber, mantenendo l’accesso a capacità cyber di frontiera per la difesa, secondo il proprio Meta Superintelligence Scaling Framework. L’azienda lo definisce il suo modello più allineato. Il rapporto completo con ulteriori valutazioni di sicurezza sarà disponibile prossimamente.
Altri modelli di frontiera di questo periodo
OpenAI ha esteso GPT-6 a più utenti di ChatGPT il 7 ottobre con Intelligent UI (il nostro pezzo). Il 30 settembre Google ha annunciato Gemini 4 Argon, in distribuzione per ora a un gruppo ristretto di difensori informatici (il nostro pezzo). Secondo le note di rilascio di Claude, Anthropic ha lanciato Claude Opus 5.5 il 22 settembre (il nostro pezzo).
